于是GQA呢，是简单的把MHA分成几组，每组共用一个就好了。从Llama2-70b，还有Llama3全系来看呢，GQA这个确实是在性能与KV缓存的显存占用上获得了很好的平衡。谈到这儿，你有没有发现现在讲Llama3，其实是有很多基础的东西，如attention, mha, ffn一类的东西，你可能有些模糊了呢？我非常建议有举的人都去听听由知...
sequences = pipeline ('I have tomatoes, basil and cheese at home. What can I cook for dinner?\n',do_sample=True,top_k=10,num_return_sequences=1,eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,max_length=400,)for seq in sequences:print (f"{seq ['generated_text']}") 步骤4:运行 Llama 现在...
llama3输出根本停不下来的原因及解决方法 llama3出来有段时间了,这几天用它来替换原来使用的llama2系列模型,发现代码不用怎么改,可以直接改一下模型路径就可以套用原理的代码了。使用感受上,发现llama3确实比基于llama2开发的模型效果要好很多的,比如指令跟随性就要好很多,不用在提示词工程上耗用太多时间。但是,也有...
eos_token_id=terminators, do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9, )print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):]) 以下是模型生成的回答,可以看出微调后的模型在诗歌写作方面表现很好: Here's a poem on the topic of "Spring": As winter's chill begins to fade, The earth awakensfrom...
)messages = eval_dataset[rand_idx]["messages"][:2]# Test on sampleinput_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(input_ids,max_new_tokens=512,eos_token_id= tokenizer.eos_token_id,do_sample=True...
在定义了 pipeline 任务后,还需要提供一些文本提示,作为 pipeline 任务运行时生成响应(序列)的输入。下面示例中的 pipeline 任务将 do_sample 设置为 True,这样就可以指定解码策略,从整个词汇表的概率分布中选择下一个 token。本文示例脚本使用的是 top_k 采样。
, "content": "What is so great about #1?" } ], "parameters": { "max_length": 200, "temperature": 0.6, "top_p": 0.9, "do_sample": true, "max_new_tokens": 200 } }}输出结果：{ "output": "There are many reasons why the Eiffel Tower is ...
do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9, ) print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):]) 3.4 数据集部分放到后面一起说明 4. 原始模型直接推理 在进行后续的环节之前,我们先使用推理模式,先验证一下LLaMA-Factory的推理部分是否正常。LLaMA-Factory 带了基于gradio开发的ChatBot推理页面, 帮助做模...
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.9,temperature=0.5) # Print the result print(f"Prompt:\n{prompt}\n") print(f"Generated instruction:\n{tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0][len(pr...
intervene_on_prompt=True, max_new_tokens=512, do_sample=True, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=True ) print(tokenizer.decode(reft_response[0], skip_special_tokens=True)) 三、litgpt 源代码:https://github.com/Lightning-AI/litgpt ...